阅读笔记 - “Large Language Models in Cybersecurity: State-of-the-Art“

摘要：

• 本文探讨了大型语言模型（LLMs）在网络安全领域的应用，包括防御性和对抗性应用。研究者们通过分析现有文献，提供了LLMs在网络安全领域应用的全面描述，并识别了关键的研究空白。

1. 引言：

• LLMs的发展对科学和技术的多个领域产生了影响，特别是在内容生成方面。
• 网络安全领域传统上对数据驱动的解决方案持保守态度，但LLMs的出现为该领域带来了新的可能性。

2. 背景：

• LLMs是学习文本数据的神经网络，能够处理各种语言相关任务。
• 从Eliza聊天机器人到Transformer架构，LLMs的发展经历了多个阶段。
• 预训练模型如GPT-3和PaLM-2在特定领域中的应用展示了LLMs的强大能力。

3. LLMs的防御性应用：

• 根据NIST网络安全框架，LLMs在识别、保护、检测、响应和恢复网络安全威胁方面发挥作用。
• LLMs在风险管理、安全意识培训、自动化漏洞修复等方面提供了新的解决方案。

4. LLMs的对抗性应用：

• 通过MITRE攻击框架，研究者们分析了LLMs在网络攻击中的应用，包括侦察、初始访问、执行、防御规避等。
• LLMs可以被恶意行为者用于执行恶意脚本、逃避防御、获取凭证等。

5. 结论：

• LLMs在网络安全领域提供了新的防御策略，但同时也可能被用于发起复杂的攻击。
• 研究者们呼吁未来的研究应更多关注LLMs在网络攻击中的风